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半导体功率器件(即电力电子器件)是电力电子技术的三大核心基础之一,被比作电力电子装置的“CPU”。现有功率器件多采用Si基或SOI基,但是受限于自身材料特性的影响,在节能与转换效率方面越来越显示出他们的局限性。为解决上述问题,半导体功率器件除了继续对传统器件进行新理论和新结构的创新研究外,也正在遵循“一代材料、一代器件、一代装置、一代应用”的发展趋势,从传统的Si基和SOI基向宽禁带半导体SiC和GaN基进行扩展和延伸。 相似文献
4.
边缘计算趋势在商业中扮演着关键角色,因为现在边缘部署无处不在。随着智能手机、智能手表和自动驾驶汽车在内的边缘计算设备的列表以指数速度增长,商业专业人士需要在2022年紧跟前沿趋势。事实上,经过几年的发展,边缘计算似乎将在2022年的采用和投资方面取得巨大进展。以下是需要关注的边缘计算趋势。 相似文献
5.
去年由于多个自媒体大号洗稿被揭穿,甚至有人把2019年称为自媒体洗稿时代的来临。信息爆炸的流量时代,面对毫无原创力的洗稿抄袭,每一位用户应当扮演怎样的角色参与到这场“不眠之战”?各大生产内容的平台又应该具备怎样的责任和义务? 相似文献
7.
研究基于用户需求的设计方法在电热炉产品设计中的运用。以满足单身用户需求的电热炉产品设计为例,运用定性人物角色构建法构建出目标用户角色模型,使用户的需求具体化、形象化,在此基础上设计了具有多种加热模式且方便用户携带与收纳的电热炉结构与造型,通过计算机辅助设计与样品制作,验证了设计方案的可行性,为电热炉的开发设计提供参考。 相似文献
8.
目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
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